信用卡被降低额度了？那你需要了解一下大数据风控！

一个月前的这篇文章：是否给消费者贷款，谁说了算？为什么你会被金融机构拒绝？

小葵给粉丝普及了金融机构是如何决定是否给消费者贷款，以及金融机构信贷业务的流程。

今天，小葵来给大家普及一下大数据风控到底是怎么回事儿。

人工智能无处不在。它在手机、汽车、家里，在我们购物、相亲的过程中，它甚至遍布医院、银行和媒体。

人工智能最关键的组成部分是——预测。预测是填补缺失信息的过程，通过大数据来生成人尚未掌握的信息（将来的决策）。

比如：通过消费者过去的购买的记录便可预测下一次购买的时间，这样商家就可以即时推送广告，高效的达成交易。

因此，人工智能和大数据将从根本上改变各行各业，尤其是金融行业，因为金融行业的本质就是数据。

大数据风控主要在申请（是否为该消费者提供服务、授信额度、利率定价）、审核（反欺诈、自动审核策略）、放款（支用监控）、贷后（预警监控、催收策略、案件管理），利用各种数据，通过风控模型来实现审批和审批决策的自动化。

各种数据都包括哪些呢？

通常有：黑名单、消费记录、行为数据、社交网络数据、搜索引擎数据、网页浏览数据、信用数据等。

读起来是不是还是很抽象，不太好理解？

那我们用一个美国的公司ZestFinance来给大家普及一下这个过程。

ZestFinance 的基本理念是将所有的数据都视为信用数据，使用机器学习技术和大数据分析方法来处理大数据，从而提高信贷决策的精准度，减少贷款过程中的偏见和歧视。

没有人的参与，没有人情世故，这个过程才能更公平，消费者也能省下高昂的中介费。

ZestFinance的决策架构包含数十个独立信用评估模型，可以快速获得信用评估决策结果，该架构包含五个层级。

如下图所示：

国内的互联网公司的信贷产品，大数据风控平台的算法要比美国的公司更加智能。

为什么？因为数据更丰富，用户画像更加精准。

比如：蚂蚁金服的支付宝，拥有违约率模型、违约损失模型、反欺诈模型等各种模型。

这些模型的基础都是丰富的数据。

比如：淘宝从消费者进入网站的行为轨迹、浏览记录、下单、支付、支付宝的支付、余额宝、转账、社交、保险等数据信息，以及各种营销数据等。

通过数据、人工智能算法，机器可以学会预测人的判断，减少思考的过程，结果就是更多的交易。

最后，很多粉丝向小葵反应他们的信用卡都被降低额度了，这应该是意料之中的事情。

当监管环境发生变化时，金融机构就会修改内部的风控模型的参数，同样的数据放到模型里，就会得出不一样的结论，比如：降低信用卡额度。

金融和经济都是以国家政策为导向的。粉丝们与其把时间花在看偶像，不如把时间花在读新闻。

好啦，这就是今天的文章，希望能帮助到你。

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